| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 非负矩阵分解 | 第16-27页 |
| 2.1 非负矩阵分解的定义和性质 | 第16-18页 |
| 2.2 非负矩阵分解算法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 乘法迭代更新 | 第18页 |
| 2.2.2 交替非负最小二乘法 | 第18-19页 |
| 2.3 对称非负矩阵分解聚类 | 第19-21页 |
| 2.3.1 KernelK-means与对称非负矩阵分解 | 第19-20页 |
| 2.3.2 谱聚类与对称非负矩阵分解 | 第20-21页 |
| 2.4 基于非负矩阵分解的聚类算法 | 第21-26页 |
| 2.4.1 正交非负矩阵分解 | 第21-22页 |
| 2.4.2 半非负矩阵分解和凸非负矩阵分解 | 第22-24页 |
| 2.4.3 分解模糊聚类 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 一种加速的基于矩阵分解的模糊聚类算法 | 第27-43页 |
| 3.1 概述 | 第27页 |
| 3.2 非单调的加速邻近梯度法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 原始的凸优化加速邻近梯度算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 单调的加速邻近梯度算法原理 | 第29-30页 |
| 3.2.3 非单调的加速邻近梯度算法原理 | 第30-31页 |
| 3.3 邻近映射问题 | 第31-34页 |
| 3.3.1 约束最小二乘问题 | 第31-32页 |
| 3.3.2 邻近映射算法分析 | 第32-34页 |
| 3.4 加速的分解模糊聚类算法 | 第34-36页 |
| 3.5 实验与分析 | 第36-41页 |
| 3.5.1 Normal-4合成数据集 | 第37-39页 |
| 3.5.2 真实数据集 | 第39-41页 |
| 3.5.3 数据集注释 | 第41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 模糊聚类非负矩阵分解 | 第43-59页 |
| 4.1 概述 | 第43页 |
| 4.2 模糊聚类非负矩阵分解 | 第43-47页 |
| 4.2.1 聚类非负矩阵分解定义 | 第43-45页 |
| 4.2.2 模糊聚类非负矩阵分解定义与分析 | 第45-47页 |
| 4.3 模糊聚类非负矩阵分解算法与分析 | 第47-53页 |
| 4.3.1 模糊聚类非负矩阵分解算法概述 | 第47-48页 |
| 4.3.2 目标函数梯度分析 | 第48-53页 |
| 4.4 实验与对比分析 | 第53-57页 |
| 4.4.1 Normal-4合成数据集 | 第54-56页 |
| 4.4.2 真实数据集 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 论文总结 | 第59-60页 |
| 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67页 |